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引言

先進材料與三維集成技術的結合為邊緣計算應用帶來了新的可能性。本文探討研究人員如何通過單片3D集成方式將硒化銦光電探測器與二硫化鉬憶阻晶體管結合，實現(xiàn)傳感器與計算單元之間物理距離小于50納米的緊密集成[1]。

01單片3D集成技術基礎

三維集成技術通過垂直堆疊多層半導體器件來增強近傳感器計算能力。目前存在兩種基本方法：封裝方法和單片集成。封裝方法在封裝內(nèi)組裝獨立制造的組件，但這種方法存在通孔長度增加、通孔密度受限以及延遲和帶寬性能改善受限等問題。相比之下，單片3D集成采用制造技術，通過單一統(tǒng)一芯片上的通孔將組件直接堆疊，具有更小的占用面積、降低的寄生效應和更好的能源效率。

本文展示的技術通過集成功能多樣的2D材料推進了這一領域的發(fā)展。上層利用不同厚度硒化銦薄片構建的光學儲備池中的光響應變化，下層部署可編程二硫化鉬憶阻晶體管。這些憶阻晶體管將光電流轉換為光電壓，隨后由同樣基于二硫化鉬憶阻晶體管的訓練讀出線路處理。這種架構在垂直堆疊結構中同時實現(xiàn)了近傳感器信息處理和內(nèi)存計算能力。

圖1：3D集成器件堆疊的橫截面成像和表征，顯示位于MoS?憶阻晶體管頂部的In?Se?光電探測器，以及光響應特性和憶阻晶體管性能指標。

結構表征揭示了三維堆疊中材料的精細分層。示意圖和橫截面掃描透射電子顯微鏡圖像清楚地顯示In?Se?光電探測器位于MoS?憶阻晶體管上方，兩者之間由氧化鋁介電層隔開。能量色散X射線光譜映射確認了元素分布，銦、硒、鉬和硫的不同層次清晰可辨。對30個不同硒化銦光電探測器的光響應測量顯示響應度值范圍從約2安培/瓦特到8500安培/瓦特，反映了不同厚度薄片固有的器件間變化。底層二硫化鉬憶阻晶體管表現(xiàn)出約3.5平方厘米/伏特·秒的場效應電子遷移率，亞閾值斜率約為210毫伏/十倍電流變化。

02制造工藝與材料選擇

制造工藝通過保持在180攝氏度的熱預算范圍內(nèi)來維持與后段工藝的兼容性。這種溫度限制確?？梢蕴砑宇~外層次而不會損害下層的完整性。單層二硫化鉬薄膜使用金屬有機化學氣相沉積方法在藍寶石基板上生長，而硒化銦則從塊狀單晶中剝離。順序制造從圖案化局部背柵電極開始，隨后沉積由氧化鋁、二氧化鉿和氧化鋁層組成的浮柵介電堆疊。這種特定堆疊使憶阻晶體管能夠?qū)崿F(xiàn)非易失性和模擬編程。

材料選擇在系統(tǒng)性能中發(fā)揮了關鍵作用。選擇硒化銦是因為其通過光電導變化產(chǎn)生光電流的能力，而不是大多數(shù)其他2D材料使用的光柵效應。光柵效應會由于陷阱態(tài)和局域電荷的參與而引入復雜性，例如更長的響應時間和潛在的穩(wěn)定性問題。光電導變化實現(xiàn)了更快的響應時間和更高的靈敏度，使其更適合需要高速和高保真光檢測的應用。此外，硒化銦具有一個顯著優(yōu)勢，即無論厚度如何都是直接帶隙半導體，這與大多數(shù)其他2D材料不同，后者僅在單層極限下表現(xiàn)出直接帶隙。這一特性使硒化銦比替代材料吸收更多光。

03近傳感器光響應校準

這種三維集成方法最顯著的優(yōu)勢之一體現(xiàn)在管理器件間變化方面。雖然光響應的變化對儲備池計算應用來說是有利的，但觀察到的光電流范圍在不同硒化銦薄片上變化了四個數(shù)量級，這使后續(xù)線路處理變得復雜。通過將負載電阻與光電探測器串聯(lián)來將光電流轉換為光電壓提供了一種解決方案，但最佳性能需要光電探測器電阻與負載電阻相匹配。

圖2：使用柵極偏壓調(diào)諧和MoS?憶阻晶體管的非易失性編程實現(xiàn)近傳感器計算的光響應校準演示，在具有不同光響應特性的器件上實現(xiàn)一致的光電壓響應。

二硫化鉬憶阻晶體管的可編程特性為這一匹配挑戰(zhàn)提供了優(yōu)雅的解決方案。通過調(diào)整施加到憶阻晶體管的柵極偏壓，電阻可以調(diào)節(jié)幾個數(shù)量級，有效地匹配任何光電探測器的電阻，無論其固有光響應如何。對于響應度值差異巨大的器件，提取的光電壓對柵極電壓的關系遵循相似的非單調(diào)趨勢，證明只需調(diào)整偏置條件就可以為每個光電探測器實現(xiàn)負載匹配。更重要的是，憶阻晶體管的電導可以通過浮柵堆疊以非易失性方式編程，允許每個堆疊器件在相同偏置下對相同光激勵實現(xiàn)相似的光電壓響應。這種能力消除了當系統(tǒng)涉及許多器件時管理每個器件不同偏置的復雜性。

浮柵堆疊由氧化鋁、二氧化鉿和氧化鋁層組成，實現(xiàn)了這種模擬編程能力。二氧化鉿層具有較小的帶隙，在兩個具有較大帶隙的氧化鋁層之間充當電荷陷阱層。編程和擦除操作使用范圍從4到12伏的負和正背柵電壓脈沖，脈沖寬度為10毫秒。系統(tǒng)展示了跨多個不同電導狀態(tài)的模擬編程，具有在數(shù)百秒內(nèi)保持的優(yōu)異非易失性保持特性。

04物理儲備池計算實現(xiàn)

儲備池計算代表了處理時間序列數(shù)據(jù)的強大計算范式，源自循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡框架。該方法利用固定的、隨機連接的非線性單元網(wǎng)絡將低維輸入數(shù)據(jù)映射到高維空間。其關鍵優(yōu)勢在于簡化的訓練要求：儲備池內(nèi)的輸入權重和循環(huán)連接權重都不需要訓練。只有將儲備池狀態(tài)映射到輸出的讀出權重需要使用線性回歸等簡單算法進行訓練。

圖3：光電儲備池的硬件實現(xiàn)，顯示In?Se?光電探測器和MoS?憶阻晶體管M3D集成實現(xiàn)儲備池計算范式的光學圖像和線路圖。

三維光電儲備池利用光響應的器件間變化構建物理儲備池，將單維輸入激勵映射到高維光電壓輸出。硒化銦光電探測器光響應的有限下降時間提供了儲備池計算所需的關鍵"衰減記憶"元素。這種衰減記憶確保儲備池在新輸入到達時逐漸忘記先前的輸入，允許通過依賴當前和近期過去的輸入來處理時間信息。讀出線路實現(xiàn)使用另一組二硫化鉬憶阻晶體管，其電導狀態(tài)被編程為通過訓練獲得的權重。

圖4：使用M3D光電儲備池進行股票價格預測的演示，顯示不同股票指數(shù)的訓練和測試性能以及R2分數(shù)，以及對器件數(shù)量和預測時間范圍的參數(shù)依賴性。

為了展示有效性，系統(tǒng)處理每日股票指數(shù)數(shù)據(jù)作為輸入時間序列。500天的紐約證券交易所股票價格被轉換為5秒持續(xù)時間內(nèi)相應的LED電壓脈沖，每天由10毫秒脈沖表示，短于光響應下降時間。前400個讀出電壓訓練簡單回歸模型以確定權重和偏置，而其余100個股票價格測試性能。時間序列預測取得了優(yōu)異結果，紐約證券交易所的決定系數(shù)為0.88，納斯達克為0.83，道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)為0.93，標準普爾指數(shù)為0.86。

預測準確度隨儲備池節(jié)點數(shù)量（對應堆疊光電探測器-憶阻晶體管對的數(shù)量）增加而提高，但超過四個器件后改善相對較小。這種適度的硬件要求使儲備池計算對邊緣器件實現(xiàn)特別有吸引力。系統(tǒng)還可以提前幾天預測股票價格，更長的預測時間范圍需要更多節(jié)點來維持準確性，這通過系統(tǒng)探索預測時間范圍和節(jié)點數(shù)量的不同組合得到證明。

05技術意義與應用展望

這項演示在硅之外的功能多樣材料的異質(zhì)3D集成方面具有重要意義。傳感器和計算單元之間小于50納米的物理距離超過了當前最先進的封裝解決方案，實現(xiàn)了近傳感器信息處理的優(yōu)勢，包括更好的光響應校準和更高的速度。系統(tǒng)成功地在單個芯片上結合了光學傳感、通過可編程憶阻晶體管的模擬計算以及內(nèi)存讀出線路，所有這些都保持在與標準制造工藝兼容的熱預算范圍內(nèi)。

該方法解決了傳統(tǒng)硅技術的局限性，后者缺乏適合儲備池計算應用的固有變化性和衰減記憶。雖然先前使用憶阻器、光子儲備池或自旋電子儲備池的演示提供了優(yōu)于硅電子學的優(yōu)勢，但大多數(shù)仍需要片外讀出線路。這個完全集成的系統(tǒng)在同一芯片上展示了儲備池和讀出線路，在三維架構中利用了近傳感器信息處理和內(nèi)存計算能力。以最少的硬件和訓練要求成功演示復雜時間序列預測，展示了功能多樣材料的異質(zhì)三維集成在邊緣智能應用中的廣泛機會。